Презентации, доклады, проекты по информатике

Национальная Электронная Библиотека (НЭБ)
Национальная Электронная Библиотека (НЭБ)
Уважаемые читатели! В библиотеке – филиале № 15 для Вас открыт доступ к НЭБ (Национальной Электронной Библиотеке)   Вам доступны  электронные книги и записи каталогов. Это древние рукописи, советские журналы, учебники и т.д. Оцифрованные документы можно скачать или полистать в браузере.   Для получения доступа к всему содержимому Вам нужно будет пройти регистрацию на сайте НЭБ.РФ в библиотеке. (Доступ из библиотеки дает Вам право чтения произведений, охраняемым авторским правом)   Также Вы можете зарегистрироваться на сайте самостоятельно и вне стен библиотеки (из дома, офиса и т.д.). При этом доступ к произведениям, охраняемым авторским правом будет ограничен.   ЧТО ТАКОЕ НЭБ? Национальная электронная библиотека – это государственная информационная система, которая объединяет оцифрованные фонды публичных библиотек России федерального, регионального, муниципального уровней, библиотек научных и образовательных учреждений, а также правообладателей.
Продолжить чтение
Работа с данными
Работа с данными
ЛК №4-5 1) Форматирование чисел и текста. Правильное и грамотное использование форматов позволяет улучшить восприятие выводимой информации и повысить результативность ее анализа. Данные (числовые, текстовые, даты и время) в Excel выводятся в определенном формате. По умолчанию информация в ячейках отображается в формате Общий. Необходимо помнить о различиях между хранимыми и отображаемыми значениями ( на хранимые значения в ячейках форматы не распространяются). Можно выделить следующие категории форматов. 1. Общий 2. Числовой 3. Денежный ЛК №4-5 4. Финансовый 5. Дата 6. Время 7. Процентный 8. Дробный 9. Экспоненциальный 10. Текстовый 11. Дополнительный 12. Все форматы Для использования этих категорий необходимо выполнить команду Формат - Ячейки -вкладка Число. Каждая категория может содержать различные форматы (простыми дробями, половинчатыми долями, Янв 99, 3.01.02 и т. д.), для каждого из которых приводится список его кодов (0,00; 0%; #” ”?/?? и т.д.). Эти коды называются форматными и состоят из символов (0, #, ?, Д, ч и т.д. ). Рассмотрим каждую из названных категорий.
Продолжить чтение
Цифровая маркировка лекарств ГК Новая Норма
Цифровая маркировка лекарств ГК Новая Норма
Дорожная карта внедрения Этап 1 01.07.2019 Этап 2 01.10.2019 Этап 3 01.01.2020 Подготовка собственных Учетных систем Регистрация Участников оборота товаров (УОТ) в Системе маркировки и прослеживаемости (МДЛП) 3. Подача заявки на получение регистратора выбытия Описание товаров в (МДЛП) 1. Производители и импортеры вносят все сведения об операциях по ЛП из группы 12 ВЗН 2. Запрет производства и импорта ЛП из группы 12 ВЗН 3. Запрет розничной продажи ЛП из группы 12 ВЗН 4. Запрет оборота ЛП из группы 12 ВЗН 1. Производители импортёры вносят все сведения об операциях 2. Запрет производства и импорта немаркированных 3. Запрет лекарств немаркированных лекарств 4. Запрет оборота немаркированных лекарств Код идентификации товара Код товара Серийный номер Код проверки GTIN Уникальный код экземпляра товара GTIN (англ. Global Trade Item Number) – международный код маркировки и учёта логистических единиц, разработанный и поддерживаемый GS1 Зашифрованный с помощью криптографических алгоритмов код, генерируется оператором системы Двухмерный штрих-код: Data Matrix Услуга оказания в момент выдачи кодов маркировки стоимость от 50 коп, без НДС Состав кода маркировки http://gs1kg.org/
Продолжить чтение
Информатика. Общие сведения о компьютерах
Информатика. Общие сведения о компьютерах
Термин информатика возник в 60-х гг. во Франции для названия области, занимающейся автоматизированной обработкой информации с помощью электронных вычислительных машин. Французский термин образован путем слияния слов “информация” и “автоматика” и означает “информационная автоматика или автоматизированная переработка информации”. В англоязычных странах этому термину соответствует синоним computer science (наука о компьютерной технике). Информатика — это техническая наука, систематизирующая приемы, создания, хранения, воспроизведения, обработки и передачи данных средствами вычислительной техники, а также принципы функционирования этих средств и методы управления ими. Основной задачей информатики является систематизация приемов и методов работы с аппаратными и программными средствами вычислительной техники. Цель систематизации состоит в выделении, внедрении и развитии передовых, наиболее эффективных технологий, в автоматизации этапов работы с данными, а также в методическом обеспечении новых технологических исследований. В составе основной задачи информатики сегодня можно выделить следующие направления для практических приложений: 1) архитектура вычислительных систем (приемы и методы построения систем, предназначенных для автоматической обработки данных); 2) интерфейсы вычислительных систем (приемы и методы управления аппаратным и программным обеспечением); 3) программирование (приемы, методы и средства разработки компьютерных программ); 4) преобразование данных (приемы и методы преобразования структур данных); 5) защита информации (обобщение приемов, разработка методов и средств защиты данных); 6) автоматизация (функционирование программно-аппаратных средств без участия человека); 7) стандартизация (обеспечение совместимости между аппаратными и программными средствами, а также между форматами представления данных, относящихся к различным типам вычислительных систем).
Продолжить чтение
История, назначение, функции и виды операционных систем
История, назначение, функции и виды операционных систем
История ОС Первые (1945-1955г.г.) компьютеры работали без операционных систем, как правило, на них работала одна программа. Появились первые системы пакетной обработки (1955-1965г.г.), которые просто автоматизировали запуск одной программ за другой и тем самым увеличивали коэффициент загрузки процессора. История ОС Многозадачность (1965-1980) - это способ организации вычислительного процесса, при котором на одном процессоре попеременно выполняются несколько задач. Пока одна задача выполняет операцию ввода-вывода, процессор не простаивает, как это происходило при последовательном выполнении задач , а выполняет другую задачу. Спулинг (spooling-подкачка) в то время задания считывались с перфокарт на диск в том темпе, в котором они появлялись в помещении вычислительного центра, а затем, когда очередное задание завершалось, новое задание с диска загружалось в освободившийся раздел. Системы разделения времени - вариант многозадачности, при котором у каждого пользователя есть свой диалоговый терминал. Это было сделано, чтобы каждый программист мог отлаживать свою программу в реальном времени. Фактически это была многопользовательская система. Естественно стали возникать проблемы защиты задач друг от друга.
Продолжить чтение
ERM (Entity-Relation Model) Анализ и проектирование структур данных с использованием CASEсредств
ERM (Entity-Relation Model) Анализ и проектирование структур данных с использованием CASEсредств
Стандарт IDEF1x. Общие сведения Разработан в 1983 году в рамках проекта военного ведомства США "Интегрированные системы информационной поддержки" (ICAM). Как методология семантического моделирования данных. Cтал расширением методологии IDEF1. IDEF1x. Базовые определения Логическая модель. Физическая модель. Сущность (Entity). Атрибут (Attribute). Результат анализа исследуемой предметной области, в которой описаны основные сущности, их атрибуты, связи и другая необходимая информация. Правильно спроектированная логическая модель может быть трансформирована в схему любой базы данных, поддерживающей реляционную модель. Описание схемы данных СУБД в реляционной модели. Помимо информации, полученной из логической модели, в физической модели присутствуют компоненты, специфичные для конкретной СУБД, связанные с физическим размещением данных на накопителях, особенностями реализации хранимых процедур и т.п. Множество однотипных объектов предметной области, называемых экземплярами. Каждый экземпляр индивидуален и должен отличаться от других экземпляров. Связь (Realtionship). Ключ. ПРАВИЛА ИМЕНОВАНИЯ СУЩНОСТИ Сущности должны именоваться существительным в единственном числе с чётко выраженным смысловым значением Имя сущности даётся по имени её экземпляра, что облегчает считывание модели Для сущности, описывающей множество студентов группы, правильным наименованием будет: «студент», неправильными – «студенты», «группа». Выражает определённое свойство экземпляра сущности. Сущности сопоставляется множество имён атрибутов. Экземпляру дополнительно сопоставляется множество конкретных значений этих атрибутов. Так обеспечивается однотипность объектов одной сущности. Индивидуальность объекта обеспечивается запретом наличия двух экземпляров сущности, значения всех атрибутов которых попарно совпадают. Именованное отношение между сущностями. При наименовании связей следует использовать глаголы, либо глагольные фразы. Атрибут или группа атрибутов, однозначно идентифицирующая экземпляр сущности Не имеет имени.
Продолжить чтение
Seismic image regression
Seismic image regression
Randomly blank tracesworkflow: To train our 2D Unetregression model we create a data set with 33% randomly blanked traces. From this cube we extract examples for training in a restricted area. The trained model is applied to the entire volume, whereby the area from which no examples are extracted acts as blind test area. The real value is of course when we apply the trained model to an area with real missing traces (which we don’t have in this case). Random blanking (replacing the values with hard zeros) is done in OpendTect’sAttribute engine and can be done in different ways. In this case, we will create an attribute set to perform the following tasks: 1. Math attribute with formula: “randg(1)”. This generates random values with a Gaussian distribution and 1 standard deviation; 2. Apply this attribute to a horizon and save as horizon data; 3. Horizon attribute that retrieves the random values from the saved horizon data. A Horizon attribute replaces a value at an inline, crossline position with the value extracted from the given horizon; 4. Math attribute with formula: “abs(value)> 1 ? 0: seis”. We assign the retrieved horizon data to the variable “value” and the seismic data to “seis”. This attribute assigns values larger than the absolute value of 1 standard deviation to zero while all other values are given the value of the seismic data. 5. Additional attributes in the set are used to compare/QCresults before and after prediction. 1. Selectthe 3D Attributes engine icon. 2. Createa new 3D attribute set Theseattributes that will be explained in the next steps. 3. Saveas attribute set with the name ‘ML_Random_holes_interpolation’. Randomly blank tracesworkflow: Create a new 3D attribute set to randomly blank traces as explained in the following steps. ML_Random_holes_interpolation
Продолжить чтение